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Struttura del corso

Introduzione all’Edge AI nell’automazione industriale

  • Panoramica sull’Edge AI e sui suoi impieghi industriali
  • Vantaggi e criticità legati all’impiego dell’Edge AI in contesti industriali
  • Analisi di casi studio relativi a implementazioni riuscite di Edge AI nella produzione

Configurazione dell’ambiente Edge AI

  • Installazione e configurazione degli strumenti necessari per l’Edge AI
  • Collegamento di sensori industriali e impostazione dei sistemi di raccolta dati
  • Presentazione dei principali framework e librerie utilizzabili per l’Edge AI
  • Esercizi pratici volti alla configurazione dell’ambiente di lavoro

Manutenzione predittiva tramite Edge AI

  • Nozioni fondamentali sulla manutenzione predittiva
  • Sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per il monitoraggio dello stato delle macchinari
  • Implementazione di sistemi in grado di rilevare e prevedere guasti in tempo reale
  • Esercizi pratici relativi alla manutenzione predittiva

Controllo della qualità con l’ausilio dell’Edge AI

  • Cenni generali sul controllo della qualità nella produzione industriale
  • Utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale per il rilevamento e la classificazione dei difetti
  • Implementazione di sistemi di controllo della qualità basati sulla visione artificiale
  • Esercizi pratici incentrati sul controllo della qualità

Ottimizzazione dei processi con l’Edge AI

  • Concetti base sull’ottimizzazione dei processi industriali
  • Applicazione dell’AI al monitoraggio e al controllo in tempo reale dei processi produttivi
  • Creazione di sistemi decisionali basati sull’intelligenza artificiale
  • Esercizi pratici per l’ottimizzazione dei processi

Distribuzione e gestione delle soluzioni Edge AI

  • Installazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi industriali Edge
  • Monitoraggio e manutenzione dei sistemi Edge AI in esercizio
  • Risoluzione dei problemi tecnici e ottimizzazione dei modelli già distribuiti
  • Esercizi pratici riguardanti la distribuzione e la gestione delle soluzioni Edge AI

Strumenti e framework per l’Edge AI nell’industria

  • Presentazione degli strumenti e dei framework più utilizzati (ad esempio TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • Utilizzo di TensorFlow Lite nell’ambito delle applicazioni industriali basate sull’AI
  • Esercizi pratici finalizzati all’ottimizzazione degli strumenti impiegati

Applicazioni reali e casi studio

  • Analisi di progetti industriali che hanno ottenuto risultati positivi grazie all’Edge AI
  • Discussione sui diversi casi d’uso specifici per i vari settori industriali
  • Esercizio pratico finalizzato alla creazione e all’ottimizzazione di una vera applicazione industriale basata sull’AI

Conclusioni e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza di base dei concetti legati all’intelligenza artificiale e al machine learning
  • Esperienza pratica con sistemi di automazione industriale
  • Competenze di base nella programmazione (si consiglia Python)

Destinatari

  • Ingegneri industriali
  • Professionisti del settore manifatturiero
  • Sviluppatori di intelligenza artificiale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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